NVIDIA Cosmos™ 是一个整合前沿生成式 世界基础模型 (WFM)、先进分词器、护栏以及用于加速数据处理和治理的高效工作流的集成平台，旨在加速 物理 AI 系统的开发，如 自动驾驶汽车 (AVs) 和 机器人。 经数百万小时的驾驶和机器人视频数据训练的先进模型，可用于普及物理 AI 开发，并以开放模型许可形式提供。 全新 NVIDIA Cosmos 平台加速了机器人和自动驾驶汽车等物理 AI 具身系统的开发。 Cosmos 为开发者提供开放、轻松访问的高性能基础世界模型和数据工作 …

What is NVIDIA Cosmos? NVIDIA Cosmos™ is a platform of state-of-the-art generative world foundation models (WFMs), advanced tokenizers, guardrails, and an accelerated data processing and curation pipeline. It is built to power world model training and accelerate physical AI development for autonomous vehicles (AVs) and robots.

Somos fabricantes de piezas y componentes de carrocería, chasis, asientos, bumpers, mecanismos, muelles y varillas, revestimientos de pisos, pasos de rueda, taloneras y piezas diversas tanto en plástico como metal. Actualmente estamos presentes en 3 continentes.

2025年1月7日 · Cosmos通过高效的视频处理管道、高性能的分词器和先进的训练框架，加速了训练和微调过程，使开发者能够更好地应对操作需求和边缘案例，从而推动物理AI的发展。

G-Cosmos is pioneering innovative web design techniques, creating visually stunning and highly functional websites. We're pushing the boundaries of mobile app development, crafting sleek and user-friendly applications for various platforms.

Cosmos is a world model development platform that consists of world foundation models, tokenizers and video processing pipeline to accelerate the development of Physical AI at Robotics & AV labs. Cosmos is purpose built for physical AI. The Cosmos repository will enable end users to run the Cosmos models, run inference scripts and generate videos.

2025年1月8日 · 在本文中，我们介绍了 Cosmos 世界基础模型 平台，以帮助开发者为他们的物理人工智能设置构建定制的世界模型。 我们将世界基础模型定位为一种通用的世界模型，可针对下游应用进行微调以成为定制的世界模型。 我们的平台涵盖了视频处理管道、预训练的世界基础模型、预训练世界基础模型的后训练示例以及视频标记器。 为了帮助物理人工智能构建者解决社会最关键的问题，我们通过 NVIDIA Cosmos 将平台开源，并在宽松许可下开放模型权重。 总结by …

NVIDIA Cosmos™ 是一个平台，配备先进的生成式 世界基础模型 、配备先进的 tokenizer、护栏以及加速数据处理和管理工作流，可满足 自动驾驶汽车（AV） 以和 机器人开发者 的需求。 更快地构建、评估、部署和模拟 物理 AI 模型，同时更大限度地降低现实世界中的测试和验证风险。 Cosmos 世界基础模型 (WFM) 通过简单的输入生成具有物理感知的高保真视频，模拟和预测机器人和自主系统的真实结果。 用于生成物理感知视频和世界状态的预训练模型第一波现已向开 …

Cosmos-Reason1 is a suite of models, ontologies, and benchmarks that we develop with the goal of enabling multimodal LLMs to generate physically grounded responses. We release two multimodal LLMs: Cosmos-Reason1-8B and Cosmos-Reason1-56B which are trained in four stages: vision pre-training, general SFT, Physical AI SFT, and Physical AI ...

Cosmos-Transfer1 is a pre-trained, diffusion-based conditional world model designed for multimodal, controllable world generation. It creates world simulations based on multiple spatial control inputs across various modalities, such as segmentation, depth, and edge maps.